PRACTICE LABS
·100% Synthetic · HIPAA Safeकरके सीखें — working labs में।
synthetic patients के साथ hands-on environments जिन्हें आप तोड़ नहीं सकते। हर lab आपके स्तर पर चलती है: शुरुआती लोगों के लिए guided visual mode, तैयार होने पर pro mode।
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Workbench Directory
डेटा की नींव — यहाँ से शुरू करें
क्लिनिकल सिस्टम के लिए मुख्य डेटा प्रतिनिधित्व, रूपांतरण और वर्ज़न कंट्रोल।
API Playground
एक software दूसरे से कुछ कैसे माँगता है — बिना code, बिना login। एक असली request को टुकड़ा-दर-टुकड़ा खोलें, फिर एक live practice API चलाएँ जो आपसे जान-बूझकर 401, rate limit, pagination और duplicate-payment bugs का सामना कराती है।
Version Control Playground
Git और GitHub — बिना command line, बिना login: repo, commit, branch, pull request, merge, deploy। एक clinical rule के बदलाव को edit से live तक देखें, और सीखें कि जब कोई गलती से API key या patient data commit कर दे तो क्या करना है।
Interoperability & Integration
हेल्थकेयर वातावरण में HL7 v2, FHIR R4, और अनुवाद पाइपलाइन।
FHIR Conformance & Profiling
वह कठोर 'structured FHIR' कौशल जो employers परखते हैं: एक StructureDefinition कैसे base resource को profile (US Core, भारत का NDHM IG) में constrain करती है, binding strength, must-support, slicing, और क्या कोई instance वास्तव में conform करता है। आठ graded conformance scenarios।
Universal Modern Healthcare Data Lifecycle
आधुनिक स्वास्थ्य डेटा का संपूर्ण जीवन-चक्र: बहु-स्रोत अंतर्ग्रहण, AI-सहायक शब्दावली क्रॉसवाक, अनुदैर्ध्य OMOP/FHIR लेकहाउस मॉडलिंग और क्लिनिकल LLM हॉलुसिनेशन गार्डरेल्स।
Clinical Systems & Workflow
केयर प्लान, दवा प्रशासन, और कम्प्यूटरीकृत प्रदाता ऑर्डर प्रविष्टि।
EHR Workflow · CPOE & Order Safety
Clinician-facing परत: एक synthetic patient पर orders डालें और देखें कि एक real check engine allergy, drug–drug interaction, renal तथा duplicate-therapy alerts कैसे तुरंत fire करता है। साथ में order sets और workflow judgement — wrong-patient entry, alert fatigue, और administration loop बंद करना।
नर्सिंग इन्फ़ॉर्मेटिक्स · केयर प्लान, eMAR और NEWS2
दवा-चक्र का वह छोर जहाँ CPOE ज़िम्मेदारी सौंपता है। अपने आकलन से केयर प्लान बनाएँ, ऐसे वार्ड में बारकोड दवा प्रशासन चलाएँ जहाँ दो मरीज़ों का उपनाम एक ही है, और वास्तविक NEWS2 तालिका से चुपचाप बिगड़ते मरीज़ का स्कोर निकालें।
Simulation & Digital Twins
शारीरिक गणितीय मॉडल और वर्चुअल रोगी कैलिब्रेशन।
Digital Twin · Physiological Simulation
आपके browser में चलता एक real glucose–insulin model। Insulin sensitivity को तब तक calibrate करें जब तक twin इस synthetic patient की असली CGM curve से मेल न खाए — फिर उससे what-if सवाल पूछें। एक generic simulation और एक twin के बीच का अंतर यही calibration है।
Imaging Informatics · DICOM
मेडिकल इमेजिंग, PACS रूटिंग, और DICOM मानक।
Imaging Informatics · DICOM & PACS
Health IT का imaging हिस्सा: DICOM header को tag-दर-tag decode करें, DICOMweb (QIDO/WADO/STOW) requests बनाएं, Patient›Study›Series›Instance model समझें, और radiology workflow को order से report तक देखें। Synthetic data, कोई PHI नहीं।
भारत हेल्थ स्टैक · ABDM
आयुष्मान भारत डिजिटल मिशन, आभा (ABHA), और सहमति प्रबंधक।
ABDM · भारत हेल्थ स्टैक
भारत के health data exchange को चलाने वाला consent flow सीखें — HIP, HIU, Consent Manager और Gateway — साथ में ABHA identity, ABDM building blocks, और NDHM FHIR Implementation Guide। यह भारत-native कौशल कोई global platform नहीं सिखाता।
Terminology & Coding
SNOMED CT, LOINC, और नैदानिक अवधारणा पदानुक्रम।
ICD-10-CM Clinical Coding
असली ICD-10-CM codes की anatomy decode करें (category, laterality, 7th character, placeholder X), फिर synthetic cases code करें — engine billability और specificity जाँचता है, multiple choice नहीं।
ICD-11 Post-coordination
ICD-10 एक digitise की गई किताब है; ICD-11 एक web service है। वह skill सीखें जो index से नहीं सिखाई जा सकती — stem और extension codes से code बनाना, और cluster string को वैसे पढ़ना जैसे एक terminology server पढ़ता है।
Clinical NLP & AI
नामित इकाई पहचान और क्लिनिकल भाषा मॉडल।
Clinical AI/ML · Evaluate & Govern
साबित करें कि आप एक clinical model को सिर्फ चला नहीं, बल्कि परख सकते हैं: decision threshold बदलें और confusion matrix, ROC/AUROC तथा calibration को बदलते देखें; subgroups में fairness audit करें; एक model card लिखें; और EU AI Act, drift व human-oversight scenarios पर निर्णय लें। Synthetic cohort।
Revenue Cycle & Medical Coding
मेडिकल बिलिंग, दावा स्क्रबिंग, और प्रेषण प्रसंस्करण।
RCM Workbench
All-in-one revenue-cycle environment: submission से पहले claims scrub करें, CARC/RARC reason code से denials work करें, और X12 835 remittances decode करें — coding-QA और eligibility tools आगे आ रहे हैं। एक robust RCM technology lab, सिर्फ़ एक trick नहीं।
Security, Audit & Compliance
हेल्थकेयर नियामक ढाँचे और सुरक्षा ऑडिट।
Audit & Compliance Workbench
AI-native era का governance कौशल: एक synthetic ePHI access log में violations review करें, HIPAA/DPDP compliance scenarios पर निर्णय लें, और एक AI agent के decisions audit करें, साथ ही एक breach-notification calculator और एक Safe Harbor de-identification tool। पाँच tools, एक workbench। Synthetic data, कोई real PHI नहीं।
Healthcare Data Quality & Governance Studio
डेटासेट प्रोफ़ाइल करें, मास्टर पेशेंट इंडेक्स (MPI) से डुप्लीकेट चार्ट्स सुलझाएँ, Kahn/OMOP क्लिनिकल क्लॉसिबिलिटी नियम लागू करें और संस्थागत डेटा क्वालिटी स्कोरकार्ड बनाएँ।
Data Science & Research
बायोस्टैटिस्टिक्स, महामारी विज्ञान, और अवलोकन संबंधी स्वास्थ्य डेटा।
Health Data Analytics Lab
Synthetic patient dataset पर real SQL लिखें। 5 tables — patients, encounters, diagnoses, vitals, lab results — को query करके clinical questions के जवाब दें। Guided mode में query scaffold मिलती है; Pro mode blank editor है।
Health Data Science Lab
Browser में WebAssembly के ज़रिए Python, pandas और matplotlib से 20-patient synthetic hospital dataset पर analysis करें। Demographics से लेकर length-of-stay तक 5 scenarios। Guided mode में starter code मिलती है; Pro mode blank है।
Biostatistics Lab
Browser में Python, scipy और statsmodels से एक synthetic randomized controlled trial का analysis करें। पाँच scenarios: descriptive statistics, independent t-test, chi-square, correlation व linear regression, और Kaplan-Meier survival analysis। Guided mode में starter code मिलती है; Pro mode blank है।
Epidemiology & EBM Lab
Browser में Python से study data को evidence में बदलें। पाँच scenarios: disease frequency, measures of association (RR / OR / NNT), diagnostic-test evaluation (sensitivity, specificity, ROC/AUC), confounding व Mantel-Haenszel adjustment, और evidence-based-medicine appraisal (ARR / RRR / NNT, confidence intervals के साथ)।
Data Harmonization · OMOP CDM
Messy source data को OMOP Common Data Model में harmonize करें — real-world-evidence व pharma research की नींव। Local codes को standard concepts से map करें, patient cohort बनाएँ, drug–condition queries चलाएँ, और standard concepts पर prevalence निकालें। केवल synthetic data; CDM structure open है।
Pharmacovigilance · MedDRA
Synthetic spontaneous-reporting database पर Python से drug-safety signals detect करें। MedDRA hierarchy (PT → SOC) navigate करें, adverse events को code व roll-up करें, और disproportionality (PRR / ROR) classic signal criteria के साथ निकालें। केवल synthetic MedDRA codes — dictionary licensed है।
Healthcare Data Quality & Governance Studio
डेटासेट प्रोफ़ाइल करें, मास्टर पेशेंट इंडेक्स (MPI) से डुप्लीकेट चार्ट्स सुलझाएँ, Kahn/OMOP क्लिनिकल क्लॉसिबिलिटी नियम लागू करें और संस्थागत डेटा क्वालिटी स्कोरकार्ड बनाएँ।
Universal Modern Healthcare Data Lifecycle
आधुनिक स्वास्थ्य डेटा का संपूर्ण जीवन-चक्र: बहु-स्रोत अंतर्ग्रहण, AI-सहायक शब्दावली क्रॉसवाक, अनुदैर्ध्य OMOP/FHIR लेकहाउस मॉडलिंग और क्लिनिकल LLM हॉलुसिनेशन गार्डरेल्स।
कंप्यूटेशनल लाइफ साइंसेज और बायोइन्स्ट्रूमेंटेशन
बायोटेक और इंजीनियरिंग शिक्षार्थियों के लिए अनुक्रम विश्लेषण, बायोस्टैटिस्टिक्स, महामारी विज्ञान और बायोमेडिकल सिग्नल प्रोसेसिंग।
Bioinformatics Lab
Python में DNA और protein sequences पर काम करें — GC content, reverse complement, transcription व translation, FASTA parsing और pairwise alignment — पूरी तरह browser में। Biotech, life-sciences व bioinformatics students के लिए।
Bioinstrumentation Lab
Python में scipy.signal से biomedical signals process करें: synthetic ECG generate व filter करें, heartbeats detect करें, और FFT से frequency spectrum analyse करें। Biomedical-engineering students के लिए।